Хабр Курсы для бэкендеров
РЕКЛАМА
Практикум, Хекслет, SkyPro, авторские курсы — собрали всех и попросили скидки. Осталось выбрать!
Поток Бэкенд доступен 24/7 благодаря поддержке друзей Хабра
Комментарии 35
Закреплённые комментарии
Спасибо, надо будет затестить
Ну прям вау. Реализация 100% Agent Engineering?
Есть возможность сделать аутентификацию LLM не через API, а через oAuth? Как, например, в codex cli или openclaw? К примеру на подписке ChatGpt plus нет API, но спокойно можно работать в Codex через oAuth. Разницы никакой. Просто дешевле, не нужно покупать API.
Очень круто! Надо будет затестить на своей идее одного проекта! Спасибо.
Правильно ли я понял, что это аналог Claude Code, Open claw только заточенный под разработу программирование?
Можно подключать любые модели только по апи? Можно ли подключиться к Google cloud через gauth?
Какие провайдеры моделей поддерживаются?
Будут ли какие-то доработки обновления?
Добрый день.
В целом да, это тоже ИИ агент, с возможностью оркестрации по ролям.
Обновления и развитие обязательно будет.
Список провайдеров и моделей https://docs.skaro.dev/providers/supported-providers
Сегодня будет добавлена документация по конфигурации кастомного провайдера и модели
Документация добавлена: https://docs.skaro.dev/settings/llm-and-roles
Каждая задача - 5-6 LLM-вызовов, контекст растёт на каждом шаге, на Opus набегает быстро. Притом на SWE-bench Sonnet 4.6 отстаёт от Opus на 1.2 пункта (79.6 vs 80.8) при пятикратной разнице в цене. Opus оправдан на архитектуре где надо думать над структурой, на кодинг и ревью Sonnet хватит
Идеи, новые фичи, можно создать тут:
А в чём отличие от существующих оркестраторов? Даже claude code умеет большинство из того, что Вы реализовали. Их агентный SDK, наверняка, умеет больше - я его просто не ковырял.
Здравствуйте. Как минимум в том что claude code ограничен моделями claude
Skaro из коробки поддерживает разных провайдеров, плюс есть возможность указать в конфиге любую OpenAI совместимую модель.
К каждой роли можно привязать свою модель, для экономии средств и эффективности использования в разных задачах - архитектура, кодинг, ревью.
Как минимум в том что claude code ограничен моделями claude
это решается разными способами, вроде такого:
https://github.com/musistudio/claude-code-router
Круто задумано! Правильный тренд!
Есть ли возможность добавлять своих кастомных агентов? Как в Gemini CLI через .gemini/commands/*.toml
И поддерживаю вышевысказавшихся, очень хочется авторизацию через OAuth в Gemini и других LLM)
Добрый день, вы имеете ввиду кастомные команды?
https://cloud.google.com/blog/topics/developers-practitioners/gemini-cli-custom-slash-commands
Сейчас такой возможности нет, вы можете создать тут идею: https://github.com/skarodev/skaro/discussions/categories/ideas
OAuth в Gemini и других LLM - добавил в планы
В правильном направлении идете. Все то что мы сейчас применяем на людях в крупных проектах необходимо и приходится применять на ИИ на проектах всех размеров. Это как сказать джуну "сделай сайт" или показать ему детальную спецификацию. У меня при проработке подобной схемы возник только один вопрос, в каком виде сейчас описывать и отдавать требования ИИ, чтоб он их лучше всего понимал. Чего бы хотелось от подобной системы в будущем: минимизация первых двух этапов - сбор/анализ/описание требований и построение архитектуры. ИИ должен максимально эффективно помогать в этом, да это сложная задача, особенно учитывая что требования постоянно меняются (и это тоже надо учитывать), но человек допускает много ошибок (пропускает именно на этих этапах), а зачастую просто игнорирует это все и программирует как есть. Так же считаю для подобных систем, да и для ИИ в принципе, необходимо использовать доступные системы верификации кода. Например, boogie + z3 можно прикрутить к некоторым местам, но это уже расширение.
Отличная работа, обязательно затестим. Не мало бессонных ночей вложено💪
Надо добавить Gemini тоже, и дашборд сделать менее зависающий
Привет. Идея отличная!
Подскажи, а как его заставить продолжить работу с уже рабочим проектом? Я добавил его в свой проект, он сформировал его виденье, ADR, Архитектуру и тд. Но потом все сделал параллельно. Создал дубли файлов по функционалу и как будто начал лепить с нуля а не продолжил что уже есть. Новые файлы не связаны со старыми.
Второй вопрос. Пробовал несколько раз и он всегда генерирует 18 задач. Как заставить его сгенерировать еще задач, продолжить работать так сказать над проектом.
Добрый день, создайте, пожалуйста ишью с этой проблемой. В течение 3-4 дней будет решено https://github.com/skarodev/skaro/issues
Баг исправлен, обновляйтесь. Перезапустите инициализацию, предварительно удалив папку .skaro из репозитория. Будут так же сформированы артефакты конституции, архитектуры. Затем сгенерируете ADR и план разработки. В плене разработки будут задачи по улучшению или исправлению ошибок по рекомендации вашей LLM.
Затем создаете новые задачи и реализуете их в том же пайплайне.
Интересно! По возможности добавте поддержку из локальных моделей llm studio и oAuth под Qwen
Добрый день!
Возникла проблема. В ходе работы над проектом была выявлена в Плане проекта задача, дублирующая предыдущую. На вкладке "План разработки" сделан запрос на обновление Плана с описанием проблемы. Генерится корректный ответ и записывается в Change Log. Изменения видны в Плане, но при попытке сохранить изменения выходит ошибка "confirmUpdate [object Object]" и после обновления страницы в браузере План принимает первоначальный вид.
Ишью создал.
Зарегистрируйтесь на Хабре, чтобы оставить комментарий
Skaro — AI-оркестратор полного цикла разработки